250 mil Tokens, Zero Vector DBs: O Padrão Memory Agent do Google Ressuscita Minhas Notas do Obsidian
Meu AI do Obsidian vivia esquecendo a aprovação do orçamento Q3 da Alice. O Padrão Memory Agent do Google resolveu — sem Vector DBs, só raciocínio bruto de LLM sobre 650 memórias estruturadas.
⚡ Key Takeaways
- O Padrão Memory Agent do Google usa 250 mil tokens de contexto para armazenar 650 memórias diretamente, dispensando Vector DBs em notas pessoais.
- Três agentes (Ingest, Consolidate, Query) no SQLite dão recall melhor que embeddings em datas e pessoas.
- Essa simplicidade prevê o fim do RAG exagerado em ferramentas AI indie — LLMs raciocinam nativamente agora.
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Originally reported by Towards Data Science
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